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Neha Narkhede，Gwen Shapira，Todd Palino 著

圖書標籤:

• Kafka
• 消息隊列
• 分布式係統
• 流處理
• 實時數據
• Apache Kafka
• 大數據
• 技術
• 開發
• 架構

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115473271

版次：1

商品編碼：12270295

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

編輯推薦

　　每個應用程序都會産生數據，包括日誌消息、度量指標、用戶活動記錄、響應消息等。如何移動數據，幾乎變得與數據本身一樣重要。如果你是架構師、開發者或者産品工程師，同時也是Apache Kafka新手，那麼這本實踐指南將會幫助你成為流式平颱上處理實時數據的專傢。
　　本書由齣身於LinkedIn的Kafka核心作者和一綫技術人員共同執筆，詳細介紹瞭如何部署Kafka集群、開發可靠的基於事件驅動的微服務，以及基於Kafka平颱構建可伸縮的流式應用程序。通過詳盡示例，你將會瞭解到Kafka的設計原則、可靠性保證、關鍵API，以及復製協議、控製器和存儲層等架構細節。
　　● 瞭解發布和訂閱消息模型以及該模型如何被應用在大數據生態係統中
　　● 學習使用Kafka生産者和消費者來生成消息和讀取消息
　　● 瞭解Kafka保證可靠性數據傳遞的模式和場景需求
　　● 使用Kafka構建數據管道和應用程序的zuijia實踐
　　● 在生産環境中管理Kafka，包括監控、調優和維護
　　● 瞭解Kafka的關鍵度量指標
　　● 探索Kafka如何成為流式處理利器

內容簡介

　　本書是關於Kafka的全麵教程，主要內容包括：Kafka相對於其他消息隊列係統的優點，主要是它如何完美匹配大數據平颱開發；詳解Kafka內部設計；用Kafka構建應用的zuijia實踐；理解在生産中部署Kafka的zuijia方式；如何確保Kafka集群的安全。

作者簡介

　　Neha Narkhede， Confluent聯閤創始人、CTO，曾在LinkedIn主導基於Kafka和Apache Samza構建流式基礎設施，是Kafka作者之一。

　　Gwen Shapira， Confluent係統架構師，幫助客戶構建基於Kafka的係統，在可伸縮數據架構方麵擁有十餘年經驗；曾任Cloudera公司解決方案架構師。另著有《Hadoop應用架構》。

　　Todd Palino， LinkedIn主任級SRE，負責部署管理大型的Kafka、Zookeeper和Samza集群。

　　譯者簡介
　　薛命燈，畢業於廈門大學軟件學院，十餘年軟件開發和架構經驗，InfoQ高級社區編輯。譯有《矽榖革命》《生産微服務》等書。微信公眾號CodeDeep。

目錄

序　　xiii
前言　　xv
第1章　初識Kafka　　1
1.1　發布與訂閱消息係統　　1
1.1.1　如何開始　　2
1.1.2　獨立的隊列係統　　3
1.2　Kafka登場　　4
1.2.1　消息和批次　　4
1.2.2　模式　　4
1.2.3　主題和分區　　5
1.2.4　生産者和消費者　　5
1.2.5　broker和集群　　6
1.2.6　多集群　　7
1.3　為什麼選擇Kafka　　8
1.3.1　多個生産者　　8
1.3.2　多個消費者　　8
1.3.3　基於磁盤的數據存儲　　9
1.3.4　伸縮性　　9
1.3.5　高性能　　9
1.4　數據生態係統　　9
1.5　起源故事　　11
1.5.1　LinkedIn的問題　　11
1.5.2　Kafka的誕生　　12
1.5.3　走嚮開源　　12
1.5.4　命名　　13
1.6　開始Kafka之旅　　13
第2章　安裝Kafka　　14
2.1　要事先行　　14
2.1.1　選擇操作係統　　14
2.1.2　安裝Java　　14
2.1.3　安裝Zookeeper　　15
2.2　安裝Kafka Broker　　17
2.3　broker配置　　18
2.3.1　常規配置　　18
2.3.2　主題的默認配置　　19
2.4　硬件的選擇　　23
2.4.1　磁盤吞吐量　　23
2.4.2　磁盤容量　　23
2.4.3　內存　　23
2.4.4　網絡　　24
2.4.5　CPU　　24
2.5　雲端的Kafka　　24
2.6　Kafka集群　　24
2.6.1　需要多少個broker　　25
2.6.2　broker配置　　25
2.6.3　操作係統調優　　26
2.7　生産環境的注意事項　　28
2.7.1　垃圾迴收器選項　　28
2.7.2　數據中心布局　　29
2.7.3　共享Zookeeper　　29
2.8　總結　　30
第3章　Kafka生産者——嚮Kafka寫入數據　　31
3.1　生産者概覽　　32
3.2　創建Kafka生産者　　33
3.3　發送消息到Kafka　　34
3.3.1　同步發送消息　　35
3.3.2　異步發送消息　　35
3.4　生産者的配置　　36
3.5　序列化器　　39
3.5.1　自定義序列化器　　39
3.5.2　使用Avro序列化　　41
3.5.3　在Kafka裏使用Avro　　42
3.6　分區　　45
3.7　舊版的生産者API　　46
3.8　總結　　47
第4章　Kafka消費者——從Kafka讀取數據　　48
4.1　KafkaConsumer概念　　48
4.1.1　消費者和消費者群組　　48
4.1.2　消費者群組和分區再均衡　　51
4.2　創建Kafka 消費者　　52
4.3　訂閱主題　　53
4.4　輪詢　　53
4.5　消費者的配置　　55
4.6　提交和偏移量　　57
4.6.1　自動提交　　58
4.6.2　提交當前偏移量　　59
4.6.3　異步提交　　59
4.6.4　同步和異步組閤提交　　61
4.6.5　提交特定的偏移量　　61
4.7　再均衡監聽器　　62
4.8　從特定偏移量處開始處理記錄　　64
4.9　如何退齣　　66
4.10　反序列化器　　67
4.11　獨立消費者——為什麼以及怎樣使用沒有群組的消費者　　71
4.12　舊版的消費者API　　71
4.13　總結　　72
第5章　深入Kafka　　73
5.1　集群成員關係　　73
5.2　控製器　　74
5.3　復製　　74
5.4　處理請求　　76
5.4.1　生産請求　　78
5.4.2　獲取請求　　78
5.4.3　其他請求　　80
5.5　物理存儲　　81
5.5.1　分區分配　　81
5.5.2　文件管理　　82
5.5.3　文件格式　　83
5.5.4　索引　　84
5.5.5　清理　　84
5.5.6　清理的工作原理　　84
5.5.7　被刪除的事件　　86
5.5.8　何時會清理主題　　86
5.6　總結　　86
第6章　可靠的數據傳遞　　87
6.1　可靠性保證　　87
6.2　復製　　88
6.3　broker配置　　89
6.3.1　復製係數　　89
6.3.2　不完全的首領選舉　　90
6.3.3　最少同步副本　　91
6.4　在可靠的係統裏使用生産者　　92
6.4.1　發送確認　　92
6.4.2　配置生産者的重試參數　　93
6.4.3　額外的錯誤處理　　94
6.5　在可靠的係統裏使用消費者　　94
6.5.1　消費者的可靠性配置　　95
6.5.2　顯式提交偏移量　　95
6.6　驗證係統可靠性　　97
6.6.1　配置驗證　　98
6.6.2　應用程序驗證　　98
6.6.3　在生産環境監控可靠性　　99
6.7　總結　　100
第7章　構建數據管道　　101
7.1　構建數據管道時需要考慮的問題　　102
7.1.1　及時性　　102
7.1.2　可靠性　　102
7.1.3　高吞吐量和動態吞吐量　　103
7.1.4　數據格式　　103
7.1.5　轉換　　104
7.1.6　安全性　　104
7.1.7　故障處理能力　　104
7.1.8　耦閤性和靈活性　　105
7.2　如何在Connect API和客戶端API之間作齣選擇　　105
7.3　Kafka Connect　　106
7.3.1　運行Connect　　106
7.3.2　連接器示例——文件數據源和文件數據池　　107
7.3.3　連接器示例——從MySQL到ElasticSearch　　109
7.3.4　深入理解Connect　　114
7.4　Connect之外的選擇　　116
7.4.1　用於其他數據存儲的攝入框架　　116
7.4.2　基於圖形界麵的ETL 工具　　117
7.4.3　流式處理框架　　117
7.5　總結　　117
第8章　跨集群數據鏡像　　118
8.1　跨集群鏡像的使用場景　　118
8.2　多集群架構　　119
8.2.1　跨數據中心通信的一些現實情況　　119
8.2.2　Hub和Spoke架構　　120
8.2.3　雙活架構　　121
8.2.4　主備架構　　123
8.2.5　延展集群　　127
8.3　Kafka的MirrorMaker　　128
8.3.1　如何配置　　129
8.3.2　在生産環境部署MirrorMaker　　130
8.3.3　MirrorMaker調優　　132
8.4　其他跨集群鏡像方案　　134
8.4.1　優步的uReplicator　　134
8.4.2　Confluent的Replicator　　135
8.5　總結　　135
第9章　管理Kafka　　136
9.1　主題操作　　136
9.1.1　創建主題　　137
9.1.2　增加分區　　138
9.1.3　刪除主題　　138
9.1.4　列齣集群裏的所有主題　　139
9.1.5　列齣主題詳細信息　　139
9.2　消費者群組　　140
9.2.1　列齣並描述群組　　140
9.2.2　刪除群組　　142
9.2.3　偏移量管理　　142
9.3　動態配置變更　　143
9.3.1　覆蓋主題的默認配置　　143
9.3.2　覆蓋客戶端的默認配置　　145
9.3.3　列齣被覆蓋的配置　　145
9.3.4　移除被覆蓋的配置　　146
9.4　分區管理　　146
9.4.1　首選的首領選舉　　146
9.4.2　修改分區副本　　147
9.4.3　修改復製係數　　150
9.4.4　轉儲日誌片段　　151
9.4.5　副本驗證　　152
9.5　消費和生産　　153
9.5.1　控製颱消費者　　153
9.5.2　控製颱生産者　　155
9.6　客戶端ACL　　157
9.7　不安全的操作　　157
9.7.1　移動集群控製器　　157
9.7.2　取消分區重分配　　157
9.7.3　移除待刪除的主題　　158
9.7.4　手動刪除主題　　158
9.8　總結　　159
第10章　監控Kafka　　160
10.1　度量指標基礎　　160
10.1.1　度量指標在哪裏　　160
10.1.2　內部或外部度量　　161
10.1.3　應用程序健康檢測　　161
10.1.4　度量指標的覆蓋麵　　161
10.2　broker的度量指標　　162
10.2.1　非同步分區　　162
10.2.2　broker度量指標　　166
10.2.3　主題和分區的度量指標　　173
10.2.4　Java虛擬機監控　　174
10.2.5　操作係統監控　　175
10.2.6　日誌　　176
10.3　客戶端監控　　177
10.3.1　生産者度量指標　　177
10.3.2　消費者度量指標　　179
10.3.3　配額　　181
10.4　延時監控　　182
10.5　端到端監控　　183
10.6　總結　　183
第11章　流式處理　　184
11.1　什麼是流式處理　　185
11.2　流式處理的一些概念　　186
11.2.1　時間　　187
11.2.2　狀態　　188
11.2.3　流和錶的二元性　　188
11.2.4　時間窗口　　189
11.3　流式處理的設計模式　　190
11.3.1　單個事件處理　　191
11.3.2　使用本地狀態　　191
11.3.3　多階段處理和重分區　　193
11.3.4　使用外部查找——流和錶的連接　　193
11.3.5　流與流的連接　　195
11.3.6　亂序的事件　　195
11.3.7　重新處理　　196
11.4　Streams示例　　197
11.4.1　字數統計　　197
11.4.2　股票市場統計　　199
11.4.3　填充點擊事件流　　201
11.5　Kafka Streams的架構概覽　　202
11.5.1　構建拓撲　　202
11.5.2　對拓撲進行伸縮　　203
11.5.3　從故障中存活下來　　205
11.6　流式處理使用場景　　205
11.7　如何選擇流式處理框架　　206
11.8　總結　　208
附錄A　在其他操作係統上安裝Kafka　　209
作者介紹　　214
封麵介紹　　214

前言/序言

　　給予一個技術書籍作者最好的贊賞莫過於這句話——“如果在一開始接觸這門技術時能看到這本書就好瞭”。在開始寫這本書的時候，我們就是以這句話作為寫作目標。我們開發Kafka，在生産環境運行 Kafka，幫助很多公司構建基於 Kafka 的係統，幫助他們管理數據管道，積纍瞭很多經驗，但也睏惑：“應該把哪些東西分享給 Kafka 新用戶，讓他們從新手變成專傢？”這本書就是我們日常工作最好的寫照：運行 Kafka 並幫助其他人更好地使用 Kafka。
　　我們相信，書中提供的這些內容能夠幫助 Kafka 用戶在生産環境運行 Kafka 以及基於Kafka 構建健壯的高性能應用程序。我們列舉瞭一些非常流行的應用場景：用於事件驅動微服務係統的消息總綫、流式應用和大規模數據管道。這本書通俗易懂，能夠幫助每一個Kafka 用戶在任意的架構或應用場景裏使用好 Kafka。書中介紹瞭如何安裝和配置 Kafka、如何使用 Kafka API、Kafka 的設計原則和可靠性保證，以及 Kafka 的一些架構細節，如復製協議、控製器和存儲層。我們相信，Kafka 的設計原理和內部架構不僅會成為分布式係統構建者的興趣所在，對於那些在生産環境部署 Kafka 或使用 Kafka 構建應用程序的人來說也是非常有用的。越是瞭解 Kafka，就越是能夠更好地作齣權衡。
　　在軟件工程裏，條條道路通羅馬，每一個問題都有多種解決方案。Kafka 為專傢級彆的用戶提供瞭巨大的靈活性，而新手則需要剋服陡峭的學習麯綫纔能成為專傢。Kafka 通常會告訴你如何使用某個功能特性，但不會告訴你為什麼要用它或者為什麼不該用它。我們會盡可能地解釋我們的設計決策和權衡背後的緣由，以及用戶在哪些情況下應該或不應該使用 Kafka 提供的特性。
　　讀者對象
　　這本書是為使用 Kafka API 開發應用程序的工程師和在生産環境安裝、配置、調優、監控Kafka 的運維工程師（也可以叫作 SRE、運維人員或係統管理員）而寫的。我們也考慮到瞭數據架構師和數據工程師，他們負責設計和構建整個組織的數據基礎架構。某些章節（特彆是第 3 章、第 4 章和第 11 章）主要麵嚮 Java 開發人員，並假設讀者已經熟悉基本的Java 語言編程，比如異常處理和並發編程。其他章節（特彆是第 2 章、第 8 章、第 9 章和第 10 章）則假設讀者在 Linux 的運行、存儲和網絡配置方麵有一定的經驗。本書的其餘部分則討論瞭一般性的軟件架構，不要求讀者具備特定的知識。
　　另一類可能對本書感興趣的人是那些經理或架構師，他們不直接使用 Kafka，但會與使用Kafka 的工程師打交道。他們有必要瞭解 Kafka 所能提供的保證機製，以及他們的同事在構建基於 Kafka 的係統時所作齣的權衡。這本書可以成為企業管理人員的利器，確保他們的工程師在 Kafka 方麵訓練有素，讓他們的團隊瞭解他們本該知道的知識。
　　排版約定
　　本書使用瞭下列排版約定。
　　? 黑體
　　錶示新術語或重點強調的內容。
　　? 等寬字體（constant width）
　　錶示程序片段，以及正文中齣現的變量、函數名、數據庫、數據類型、環境變量、語句和關鍵字等。
　　? 加粗等寬字體（constant width bold）
　　錶示應該由用戶輸入的命令或其他文本。
　　? 等寬斜體（constant width italic）
　　錶示應該由用戶輸入的值或根據上下文確定的值替換的文本。
　　使用代碼示例
　　本書是要幫你完成工作的。一般來說，如果本書提供瞭示例代碼，你可以把它用在你的程序或文檔中。除非你使用瞭很大一部分代碼，否則無需聯係我們獲得許可。比如，用本書的幾個代碼片段寫一個程序就無需獲得許可，銷售或分發 O’Reilly 圖書的示例光盤則需要獲得許可；引用本書中的示例代碼迴答問題無需獲得許可，將書中大量的代碼放到你的産品文檔中則需要獲得許可。
　　我們很希望但並不強製要求你在引用本書內容時加上引用說明。引用說明一般包括書名、作者、齣版社和 ISBN。例如“Kafka 權威指南，作者 Neha Narkhede、Gwen Shapira 和 Todd Palino（O’Reilly），版權歸 Neha Narkhede、Gwen Shapira 和 Todd Palino 所有，978-1-4919-3616-0”。
　　如果你覺得自己對示例代碼的用法超齣瞭上述許可的範圍，歡迎你通過 permissions@ oreilly.com 與我們聯係。
　　O’Reilly Safari
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　　緻謝
　　我們想感謝眾多為 Kafka 和它的生態係統做齣貢獻的人。如果沒有他們艱辛的工作，就不會有這本書的問世。特彆感謝 Jay Kreps、Neha Narkhede 和 Jun Rao，以及他們在 LinkedIn的同事和領導，他們創造瞭 Kafka，並把它捐獻給瞭 Apache 軟件基金會。
　　很多人在早前為本書提供瞭很多有價值的反饋，我們非常感激他們為此付齣的時間，也很欽佩他們的專業能力，這些人包括：Apurva Mehta、Arseniy Tashoyan、Dylan Scott、 Ewen Cheslack-Postava、Grant Henke、Ismael Juma、James Cheng、Jason Gustafson、Jeff Holoman、Joel Koshy、Jonathan Seidman、Matthias Sax、Michael Noll、Paolo Castagna。我們還想感謝眾多在網站上留下評論和反饋的讀者。
　　很多審稿人提供瞭有價值的意見，極大改進瞭本書的質量。書中的遺留錯誤理應由我們作者負責。
　　我們要感謝 O’Reilly 編輯 Shannon Cutt 的鼓勵、耐心和深謀遠慮。對於一個作者來說，與O’Reilly 一起閤作是一段非凡的經曆——他們所提供的支持，從工具到簽名售書，都是無可匹敵的。我們感謝每一個參與本書相關工作的人，很感激他們願意與我們一起工作。
　　另外，我們也想感謝我們的領導和同事，感謝他們在我們寫作這本書的過程中給予的幫助和鼓勵。
　　Gwen 要感謝她的丈夫 Omer Shapira，在她寫書的幾個月時間裏，他一直給予她支持和耐心。還有她的父親 Lior Shapira，讓她學會瞭如何在睏難麵前不輕言放棄，盡管這種生活哲學總是讓她麻煩不斷。
　　Todd 要感謝他的妻子 Marcy 和女兒 Bella 及 Kaylee，她們一直在背後默默地支持他。因為有瞭她們的支持，他纔有更多的時間寫作，纔能厘清思路，堅持到最後。

《深入理解分布式流處理：架構、設計與實踐》 簡介： 在這個數據爆炸的時代，實時處理海量數據已成為企業生存和發展的關鍵。從用戶行為分析到物聯網設備監控，從金融交易的風險控製到供應鏈的實時追蹤，任何能夠快速響應並從數據洪流中提取價值的應用，都離不開高效、可擴展且容錯的分布式流處理技術。本書正是應此需求而生，旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的分布式流處理係統構建與應用指南。 我們並非簡單羅列各種技術的API，而是著眼於分布式流處理的核心原理、架構設計思想以及在實際生産環境中的落地挑戰。本書將帶領您一同探索構建高性能、高可用、可伸縮的流處理係統的奧秘，理解其背後的設計哲學，掌握應對復雜場景的實踐技巧。 全書內容概覽： 第一部分：分布式流處理的基礎與原理 在深入技術細節之前，我們首先需要夯實基礎。本部分將帶您迴顧分布式係統的基本概念，包括一緻性、容錯性、分區、復製等核心要素，並重點闡述流處理與批處理的本質區彆。您將理解什麼是“事件流”，它如何承載實時數據，以及流處理的生命周期。 分布式係統基石： 深入探討CAP定理、Paxos/Raft等共識算法在分布式係統中的作用，以及它們如何影響流處理係統的設計。 流處理的定義與特點： 剖析“流”的概念，區分無界流與有界流，理解流處理的低延遲、連續處理、狀態管理等關鍵特性。 核心概念解析： 詳細解讀消息隊列、生産者、消費者、主題（Topic）、分區（Partition）、偏移量（Offset）、消費者組（Consumer Group）等基本組件的含義與協同工作機製。 事件驅動架構（EDA）： 探討事件驅動架構如何賦能現代分布式係統，以及流處理在EDA中的核心地位。 第二部分：核心組件的深度剖析 本部分將聚焦於構建分布式流處理係統的關鍵組件，對其內部原理、設計權衡以及最佳實踐進行深入剖析。 消息隊列的演進與選型： 傳統消息隊列： 迴顧ActiveMQ、RabbitMQ等傳統消息隊列的設計，分析其在吞吐量、持久化、順序保證等方麵的局限性，以及它們在某些特定場景下的適用性。 日誌式消息存儲： 詳細闡述Apache Kafka等日誌式消息隊列的核心架構，包括Broker、ZooKeeper/KRaft、Producer、Consumer、Topic、Partition、Leader/Follower副本、ISR（In-Sync Replicas）等概念。 持久化機製： 深入分析消息的存儲方式、日誌段（Log Segment）、索引文件，以及數據如何被高效地讀寫和訪問。 高吞吐量與低延遲： 揭示其如何通過順序讀寫、零拷貝（Zero-Copy）、批量發送等技術實現超高吞吐量和亞毫秒級延遲。 容錯與高可用： 詳解Leader選舉、副本同步、ISR機製如何保證數據的可靠性和服務的可用性，以及Broker故障恢復的完整流程。 分區與並行度： 探討分區策略如何影響吞吐量和負載均衡，以及如何通過調整分區數量來優化係統性能。 冪等性與Exactly-Once語義： 深入解析Producer端的冪等性機製，以及如何通過事務性（Transactional）Producer實現Exactly-Once語義，確保數據不丟失、不重復。 流處理引擎的比較與選擇： Apache Flink： 重點介紹Flink的流批一體架構，其數據模型（DataStream/Table API）、核心算子（Map, Filter, KeyBy, Window, Join, State）、狀態管理（State Backends, Checkpointing, Savepointing）、時間語義（Event Time, Processing Time, Ingestion Time）、窗口機製（Tumbling, Sliding, Session Windows）以及其在低延遲、高吞吐量、精確一次處理方麵的優勢。 Apache Spark Streaming (DStream/Structured Streaming)： 分析Spark Streaming基於微批（Micro-batch）的處理模型，以及Structured Streaming如何通過DataFrame/Dataset API將流處理視為一個不斷增長的錶，提供更簡潔易用的API和更強大的錶達能力，並探討其在容錯、狀態管理等方麵的策略。 其他流處理框架： 簡要介紹Kinesis Data Analytics, Samza等框架的特點和適用場景。 第三部分：分布式流處理係統的設計模式與最佳實踐 理論與原理是基礎，但如何在實際項目中成功應用纔是關鍵。本部分將聚焦於分布式流處理係統的設計模式、常見挑戰以及應對策略。 數據集成與管道構建： Producer端策略： 詳細講解如何設計高效的Producer，包括批量發送（Batching）、壓縮（Compression）、壓縮算法選擇（Snappy, Gzip, LZ4）、ACK機製（acks=0, 1, all）的選擇以及如何處理發送失敗。 Consumer端策略： 深入解析Consumer的拉取（Pull）與推送（Push）模型，Consumer Group的協調機製（Offset Commit, Rebalance），以及如何實現負載均衡和故障轉移。 數據格式與序列化： 討論Avro, Protobuf, JSON等序列化格式的優劣，以及如何選擇適閤您場景的數據格式，並實現高效的序列化與反序列化。 Schema Evolution： 解決數據格式在演進過程中帶來的兼容性問題。 狀態管理與容錯： 有狀態流處理： 深入理解流處理中的狀態（State）概念，例如計數、聚閤、窗口聚閤等，並掌握如何管理和維護這些狀態。 Checkpointing與Savepointing： 詳細闡述Checkpointing如何為流處理任務提供故障恢復能力，以及Savepointing如何用於升級、迴滾和調試。 Exactly-Once語義的實現： 結閤Producer、Message Queue和Consumer的協同，全麵講解如何實現端到端的Exactly-Once處理，以及其背後的技術挑戰。 容錯策略： 探討係統在Broker故障、Consumer故障、網絡分區等情況下的容錯機製。 流處理的挑戰與解決方案： 數據傾斜： 分析數據傾斜産生的原因，並提供如二次聚閤、加鹽（Salting）、自定義分區器等解決方案。 延遲與吞吐量的權衡： 探討如何根據業務需求在延遲和吞吐量之間進行權衡，並通過參數調優、算子優化等手段提升性能。 亂序與遲到數據處理： 詳細講解事件時間（Event Time）的引入，以及如何利用Watermark來處理亂序和遲到數據。 背壓（Backpressure）機製： 解析背壓産生的原因，以及流處理引擎如何通過流量控製來避免係統過載。 監控、運維與調優： 關鍵指標監控： 講解需要重點關注的監控指標，如消息積壓、Lag、吞吐量、延遲、CPU/Memory使用率、GC情況等。 故障排查： 提供一套係統化的故障排查思路和工具，幫助快速定位和解決生産環境中的問題。 性能調優： 提供基於實際場景的性能調優指南，涵蓋Producer、Broker、Consumer及流處理作業的各個環節。 集群管理與擴展： 探討如何進行集群的擴容、縮容和健康檢查。 第四部分：高級主題與實際應用場景 在掌握瞭基礎和核心技術後，本部分將帶領讀者探索更高級的主題，並將理論知識應用於實際的業務場景。 流處理與數據倉庫/數據湖的集成： 探討如何將實時處理後的數據寫入數據倉庫（如Hive, Snowflake）或數據湖（如HDFS, S3），實現實時報錶、即時分析等。 流式ETL： 如何利用流處理技術構建實時的數據清洗、轉換和加載（ETL）管道。 實時推薦係統： 結閤流處理和機器學習，構建實時用戶畫像、個性化推薦等應用。 欺詐檢測與異常監控： 如何利用流處理實時分析交易數據、日誌數據，及時發現異常行為和潛在風險。 物聯網（IoT）數據處理： 針對物聯網設備的海量、高頻數據，設計高效的采集、存儲和分析方案。 微服務架構中的事件通信： 如何利用流處理係統作為微服務之間可靠、異步的通信總綫。 與大數據生態的整閤： 探討如何與Hadoop、HDFS、HBase、Elasticsearch、Prometheus等其他大數據組件協同工作。 本書特色： 理論與實踐相結閤： 既深入講解瞭分布式流處理的底層原理，又提供瞭大量貼近實際生産環境的案例分析和代碼示例（盡管示例會側重於概念演示而非具體語言實現，以保持通用性）。 係統性與全麵性： 覆蓋瞭分布式流處理從基礎概念到高級應用的整個技術棧，力求為讀者提供一個完整的知識體係。 麵嚮問題與解決方案： 強調實際生産中遇到的挑戰，並提供切實可行的解決方案，幫助讀者避免踩坑。 設計哲學與思想： 不僅僅關注“如何做”，更深入探討“為什麼這麼做”，幫助讀者理解設計的核心思想，從而能夠舉一反三。 目標讀者： 本書適閤以下人群閱讀： 後端工程師： 希望深入理解和掌握分布式流處理技術的開發者。 數據工程師： 負責構建和維護數據管道、ETL流程的工程師。 係統架構師： 設計和評估分布式係統的技術選型。 大數據從業者： 希望提升在實時數據處理領域能力的專業人士。 對分布式係統和實時計算感興趣的技術愛好者。 通過閱讀本書，您將不僅能夠理解分布式流處理的強大能力，更重要的是，您將掌握構建、部署和運維高性能、高可靠的流處理係統的核心技能，為您的項目和職業生涯注入新的動力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在互聯網公司一綫摸爬滾打的技術人員，我深知理論知識與實戰技能之間的鴻溝。而《Kafka權威指南》恰恰彌閤瞭這一差距。它不僅僅是枯燥的技術文檔的梳理，更像是經驗豐富的架構師在耳邊娓娓道來，將Kafka這個復雜的係統拆解得既易於理解又引人入勝。書中對Kafka生態係統的介紹，如Kafka Connect、Kafka Streams等，讓我看到瞭Kafka不僅僅是一個簡單的消息隊列，而是一個強大的數據集成和流處理平颱。我特彆喜歡其中關於Kafka Connect的章節，它詳細介紹瞭如何利用Connectors將Kafka與其他係統（如數據庫、文件係統、其他消息隊列）無縫集成，這極大地簡化瞭我的數據同步工作。對於Kafka Streams，書中也給齣瞭詳實的應用案例，讓我瞭解到如何利用它進行實時數據分析、ETL等復雜場景。閱讀過程中，我時常會聯想到自己實際項目中遇到的問題，並從中找到解決的靈感。這本書就像一本“武功秘籍”，不僅傳授瞭“招式”，更點撥瞭“內功心法”，讓我對Kafka的理解上升到瞭一個全新的高度，能夠更靈活、更高效地駕馭這個強大的工具。

評分☆☆☆☆☆

對於許多開發者來說，Kafka可能是一個“黑盒子”，知道它能做什麼，但對其內部的運作機製卻知之甚少。《Kafka權威指南》就像一把鑰匙，為我們打開瞭這個黑盒子，讓我們能夠一窺其精妙的設計。這本書以一種非常係統和易懂的方式，剖析瞭Kafka的方方麵麵。從Producer和Consumer的客戶端如何與Broker進行通信，到Broker之間如何進行Leader選舉和數據復製，再到ZooKeeper（在書中討論的視角下）在集群管理中的作用，都進行瞭清晰的闡述。我尤其贊賞書中關於消息順序性保證的論述，以及在分布式環境下實現這一點所麵臨的挑戰和解決方案。這本書不僅僅提供瞭理論知識，更重要的是，它引導我思考如何在實際應用中利用Kafka的特性來解決復雜的業務問題。比如，如何設計閤理的分區策略來平衡負載和提高吞吐量，如何利用Consumer Group來管理消費者的並行度和故障轉移。這本書讓我對Kafka的理解從“知道”提升到瞭“理解”和“應用”，對於任何想要深入掌握Kafka的開發者來說，這都是一本不可多得的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

在我的職業生涯中，我接觸過不少關於分布式係統和消息隊列的書籍，但《Kafka權威指南》的齣現，著實讓我眼前一亮。這本書的編排邏輯清晰，從基礎概念的鋪墊，到核心機製的深入剖析，再到高級特性的詳解，層層遞進，非常適閤我這樣既想打牢基礎又想掌握進階技能的讀者。尤其是書中對Kafka的架構設計，比如Broker、Producer、Consumer、ZooKeeper（雖然新版本中ZooKeeper的使用有所弱化，但理解其曆史演進和設計思想依然重要）等組件的職責和交互方式，都進行瞭細緻入微的講解。我尤其欣賞它對於“exactly-once”語義的討論，以及如何通過不同的配置和編程模式來實現這一目標，這對於構建可靠的數據管道至關重要。此外，書中關於Topic Partitioning、Replication Factor、ISR（In-Sync Replicas）等概念的闡述，不僅讓我理解瞭Kafka的容錯和高可用是如何實現的，還為我在實際工作中優化性能、提高吞吐量提供瞭寶貴的思路。這本書的價值在於，它不僅僅是理論的堆砌，更充滿瞭實踐的智慧，讓我能夠更自信地在實際項目中應用Kafka，解決遇到的各種挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的技術書籍，不應該僅僅是知識的搬運工，更應該能夠啓發讀者的思考，激發讀者的創造力。《Kafka權威指南》無疑做到瞭這一點。這本書的寫作風格嚴謹而又不失趣味，它不僅僅羅列瞭Kafka的各種API和配置項，更深入地探討瞭這些選項背後的設計理念和權衡。我印象最深刻的是關於Kafka的消息持久化機製和恢復機製的講解，它讓我對數據的可靠性有瞭更深刻的認識。書中對隔離級彆、冪等性、事務等概念的闡述，以及如何在分布式環境中保證數據的一緻性，都為我提供瞭寶貴的參考。此外，這本書還涉及到瞭Kafka的安全方麵，包括認證、授權、加密等，這些都是在生産環境中構建安全可靠的Kafka集群所必需的。總而言之，這本書不僅是一個技術指南，更是一本啓迪思考的讀物，讓我能夠以更宏觀的視角審視Kafka，並在實際工作中做齣更明智的決策，不斷提升自己的技術能力和工程實踐水平。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對Kafka的初印象是“高吞吐、低延遲”，但《Kafka權威指南》徹底顛覆瞭我對它的認知，將它描繪成瞭一個更加成熟、更加全麵的數據處理平颱。這本書的深度和廣度都令人印象深刻。它不僅僅關注Kafka本身的核心功能，更將目光投嚮瞭圍繞Kafka構建的整個生態係統。從Producer端如何高效地發送消息，到Consumer端如何高效地消費消息，再到Broker端的調優和監控，這本書都進行瞭深入的探討。我特彆欣賞它在性能調優方麵的篇幅，詳細講解瞭影響Kafka性能的關鍵因素，並提供瞭行之有效的優化策略，比如batching、compression、linger.ms等參數的配置，以及如何根據實際業務場景進行選擇。同時，書中也涵蓋瞭Kafka的監控和運維，包括 Metrics、Log、Alerting等，這些都是保證Kafka集群穩定運行不可或缺的部分。這本書讓我明白，要真正駕馭Kafka，不僅僅是理解它的基本原理，更重要的是掌握如何對其進行精細化管理和優化，以應對日益增長的業務需求和海量數據。

評分☆☆☆☆☆

在書店看上瞭這本書一直想買可惜太貴又不打摺，迴傢決定上京東看看，果然有摺扣。毫不猶豫的買下瞭，京東速度果然非常快的，從配貨到送貨也很具體，快遞非常好，很快收到書瞭。書的包裝非常好，沒有拆開過，非常新，可以說無論自己閱讀傢人閱讀，收藏還是送人都特彆有麵子的說，特彆精美；各種十分美好雖然看著書本看著相對簡單，但也不遑多讓，塑封都很完整封麵和封底的設計、繪圖都十分好畫讓我覺得十分細膩具有收藏價值。書的封套非常精緻推薦大傢購買。 打開書本，書裝幀精美，紙張很乾淨，文字排版看起來非常舒服非常的驚喜，讓人看得欲罷不能，每每捧起這本書的時候 似乎能夠感覺到作者毫無保留的把作品呈現在我麵前。 作業深入淺齣的寫作手法能讓本人猶如身臨其境一般，好似一杯美式咖啡，看似快餐，其實值得迴味 無論男女老少，第一印象最重要。”從你留給彆人的第一印象中，就可以讓彆人看齣你是什麼樣的人。 最後在好評一下京東客服服務態度好，送貨相當快,包裝仔細！這個也值得贊美下 希望京東這樣保持下去，越做越好

評分☆☆☆☆☆

書收到瞭，包裝完整，希望京東多搞點活動呀！這次趁活動買的還是很實惠的

評分☆☆☆☆☆

非常感謝京東商城給予的優質的服務，從倉儲管理、物流配送等各方麵都是做的非常好的。送貨及時，配送員也非常的熱情，有時候不方便收件的時候，也安排時間另行配送。同時京東商城在售後管理上也非常好的，以解客戶憂患，排除萬難。給予我們非常好的購物體驗。

評分☆☆☆☆☆

翻譯總體還可以，偶爾有些地方拗口。

評分☆☆☆☆☆

趁618圖書活動期間，買瞭一大堆書，都是自己喜歡的，價格優惠，值！

評分☆☆☆☆☆

書非常好，送貨也快，包裝完好

評分☆☆☆☆☆

啦啦啦啦啦啦啦德瑪西亞啦啦啦學習網使我快樂

評分☆☆☆☆☆

學習kafka就指著這本書瞭，眾人推薦的

評分☆☆☆☆☆

剛剛看瞭兩個章節 很符閤新手學習和補充學習 裏麵講的還是比較好的 還在繼續看 後麵整體寫完書評 在貼上供各位參考 不說瞭 我要繼續看瞭